| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 知识提取技术及其应用 | 第10-14页 |
| 1.1.1 知识提取的定义 | 第10页 |
| 1.1.2 知识提取的过程 | 第10-12页 |
| 1.1.3 知识提取的研究内容 | 第12-14页 |
| 1.2 知识提取在化学领域中的应用 | 第14-18页 |
| 1.2.1 化学领域知识提取的研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2.2 化学领域知识提取当前研究内容 | 第15-18页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 面向化学领域的实体识别 | 第20-30页 |
| 2.1 化学实体识别相关研究 | 第20-22页 |
| 2.1.1 实体识别的定义和研究意义 | 第20页 |
| 2.1.2 实体识别技术的相关研究 | 第20-22页 |
| 2.2 基于CRFs的实体识别方法 | 第22-28页 |
| 2.2.1 马尔科夫链 | 第22页 |
| 2.2.2 条件随机场模型 | 第22-24页 |
| 2.2.3 基于条件随机场的实体识别 | 第24-25页 |
| 2.2.4 特征选择 | 第25-26页 |
| 2.2.5 利用改进的编辑距离算法提高字典特征性能 | 第26页 |
| 2.2.6 改进编辑距离算法 | 第26-27页 |
| 2.2.7 使用自然语言处理提高算法性能 | 第27-28页 |
| 2.3 实体识别评估 | 第28-30页 |
| 2.3.1 GENIA语料库 | 第28页 |
| 2.3.2 实体识别评估结果 | 第28-30页 |
| 第三章 面向化学领域的实体关系抽取 | 第30-38页 |
| 3.1 化学领域实体关系抽取的相关研究和存在问题 | 第30-31页 |
| 3.1.1 化学领域实体关系抽取的定义和研究意义 | 第30页 |
| 3.1.2 化学文献实体关系抽取的相关研究 | 第30-31页 |
| 3.2 基于FPGROWTH的实体关系抽取方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 基于FPGrowth的实体关系抽取方法描述 | 第31-32页 |
| 3.2.2 支持度和置信度 | 第32-33页 |
| 3.2.3 改进FPGrowth算法 | 第33页 |
| 3.2.4 共现矩阵 | 第33-34页 |
| 3.3 实体关系抽取评估 | 第34-38页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第34-35页 |
| 3.3.2 实体关系可视化 | 第35-36页 |
| 3.3.3 实体关系抽取评估结果 | 第36-38页 |
| 第四章 关联式文献信息检索的理论和实现 | 第38-43页 |
| 4.1 检索词、关联词、同义词的定义 | 第38-39页 |
| 4.2 关联度和自信度 | 第39-40页 |
| 4.2.1 关联度的定义和意义 | 第39-40页 |
| 4.2.2 自信度的定义和意义 | 第40页 |
| 4.3 关联式文献信息检索的流程 | 第40-43页 |
| 4.3.1 实体关联检索 | 第40-41页 |
| 4.3.2 文献信息检索 | 第41-42页 |
| 4.3.3 模式识别准则 | 第42-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 工作总结 | 第43页 |
| 5.2 未来工作 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49页 |